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Diary

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YouTubeのサムネイルURLを右クリックしたコンテキストメニュー上に表示するユーザスクリプト

2023/01/29(Sun) 12:01

YouTubeのサムネイルURLを、動画上で右クリックしたコンテキストメニューに表示するユーザスクリプトを作りました。
以下URLからインストールできます。
https://github.com/sou1ka/viewthumbnailurloncontextmenu4youtube/raw/main/viewthumbnailurloncontextmenu4youtube.user.js

使いたい人はViolentmonkeyなどのユーザスクリプトを管理する拡張機能入れといてください。

Violentmonkey(Chrome)
https://chrome.google.com/webstore/detail/violentmonkey/jinjaccalgkegednnccohejagnlnfdag

https://addons.mozilla.org/ja/firefox/addon/violentmonkey/

MutationObserver のサンプルにもなってると思います。
GitHub
https://github.com/sou1ka/viewthumbnailurloncontextmenu4youtube


[Qiita]:RustのGUIフレームワーク Tauri でデスクトップアプリ開発を始める

2023/01/14(Sat) 16:01

Qiitaに記事を投稿しました。
RustのGUIフレームワーク Tauri でデスクトップアプリ開発を始める


[Qiita]:Tesseract OCRをvcpkgでインストールしてdllをRustで使う

2023/01/13(Fri) 16:01

Qiitaに記事を投稿しました。
Tesseract OCRをvcpkgでインストールしてdllをRustで使う


[Qiita]:YouTubeの動画サムネイルをダウンロードするコンテキストメニューを作る


ウマ娘イベントチェッカーAPI

2023/01/05(Thu) 01:01

ウマ娘のイベントチェッカーAPIを作成しました。
http://www.plasmasphere.net/archives/umaumalogger/api.html

ウマ娘の育成ログアプリでも使っているAPIですが、特に隠しておくこともないので置いておきます。
用途があれば自由に使ってもらって構いません。


フィッシング詐欺の手口

2023/01/04(Wed) 12:01

フィッシング詐欺、それは魚釣り(fishing)を語源とした詐欺手法であり、フィッシング詐欺元年から2023年で約20年が経とうとしている由緒正しい詐欺である。

フィッシング詐欺のフィッシングは phishing で、魚釣りとはスペルが違い、語源には諸説あります。
虚偽情報でカモ(被害者)を釣る、という意味ではフィッシング(釣り)詐欺という名称はベストマッチだと個人的には思います。
詐欺の殆どが釣りであるのですけども。

受信メールの9割がフィッシング詐欺メールという私のメールボックスを整理していて、中々優秀と思ったものをいくつか紹介します。
あ、のこりの一割はISPやSteamのメルマガです^^

えきねっとメール債発行詐欺
JR東日本が運営している「えきねっと」のIDを照会するメールになりすましていました。

見た目もいい感じで、フィッシングメールによくある変な日本語も無くてなかなか優秀でした。
私はえきねっとに登録していないのでそもそもが無意味なのですが、文面のアドレスと実際のリンク先は違うという、使い古されたからこそ実績のある手法をとっていました。

アドレスのリンク先を確認するには、マウスカーソルをアドレス上にもっていくと、メーラーによってはポップアップでリンク先を見せてくれます。画面の左下とか右下に表示される場合もあります。
分からない場合は、アドレス上で右クリックして「リンクをコピー」してからメモ帳などに張り付けると分かりやすいです。
リンク先も分かりにくく偽装されていますが、.cn/ が入っている場合は詐欺メールと見て差し支えありません。
※.cn は china ドメインです。

国税電子申告(e-Tax)詐欺
日本国への納税システムを騙った詐欺です。国税庁が国民一人一人に納税してね、なんて連絡は絶対しないので皮肉が効いてて「良いな」と思いました。

こちらのメールは分かりやすいですね。明らかにおかしい日本語を使ってらっしゃいます。流し読みしてると脳内保管してちゃんと読めるところもポイント高いです。

これらの他にも、サポート用のアプリをインストールしたら詐欺グループへの直電になる「ボイスフィッシング」や、ウイルス感染という文字列を餌に、マイクロソフトを騙って金銭を振り込ませる詐欺など、少しずつ手段を変えてきています。
Microsoftのロゴを悪用したサポート詐欺に関する注意喚起 ~消費者庁が発表
消費者庁のリリース

どれもアクセスすると、「ここに振り込んでください」とか「この買い物してここに届け出ください」などと言われます。
そして振り込むと絶対返ってきません。(現在の司法では)
詐欺で発生した金銭的な被害は泣き寝入りするしか無い状況です。かと言ってどうにかできるのかと言われると、おそらく無理でしょう。現代に五右衛門でもいない限りは。

詐欺の証明、証拠を突き付けることが大変難しいというのが根底にあり、仮に犯人を捕まえても金は手元にないから返せないという事がほぼです。
そりゃ手元には残しませんよね。10億稼いで10年塀の向こうにいるなら、年収1億円になりますからね。

詐欺手法は年々進化していて、基本的には被害者を焦らせてから、がほとんどです。(正常な判断をできなくさせるため)
怪しいサイトや電話があったら、まずPCの電源を落とす、電話を切るなどしてみてください。
そして深呼吸して考えてください。「お金を振り込む」という行為があればそれはほぼ詐欺です。

詐欺サイトのURLをチェックしてくれるサービスをもあるので、この辺も利用してみるといいと思います。
https://checker.sagiwall.jp/
https://securl.nu/


ウマ娘イベントチェッカー

2022/12/24(Sat) 22:12

ウマ娘の育成ログを自動取得するアプリに、イベントチェッカー機能も付けました。
イベント名で検索して、選択肢の結果をアプリ上に表示します。

育成ログの画面取得と一緒にイベント名も取得して結果を表示します。

任意に入力して結果を確認することもできます。
画面はSSRアグネスタキオンのイベントの内容を検索しています。

アプリのダウンロードはこちらから。
UmaUmaLogger -plasmasphere.net-
umaumalogger - GitHub

イベントチェッカーAPIもあります。
http://www.plasmasphere.net/archives/umaumalogger/api.html


SwinIR(Python)を使って画像をAI高画質化する

2022/12/13(Tue) 22:12

Pythonで動くSwinIRという画像の高解像度化をしてくれるツールをインストールしてみました。手順を書いておきます。
大まかには CodeFormer のインストールと似てるので、そちらも参照していただければと。

Python のインストール
対応したバージョン(3.10系)のpythonを入れます。
非公式Pythonダウンロードリンクがおすすめです。

PyTorch のインストール
https://pytorch.org/
PyTorch を使うには CUDA も必要です。公式サイトに対応した CUDA のバージョンが書かれてますので、環境にあったバージョンをインストールしてください。
pip でインストールしたいので、私はこうしました。pipのインストールコマンドがでてますので、これを入力します。
CUDA Toolkit は Archive ページから 11.6.2 をダウンロードしました。

SwinIR のインストール
git コマンドが使える場合は以下を。
git clone https://github.com/JingyunLiang/SwinIR.git
使えない場合は、GitHub から直接 Download Zip して、解凍したらOKです。
必要なライブラリが揃っていれば、解凍したフォルダに移動すれば使えるようになります。

必要なライブラリ
PyTorchのみインストールしている状態だと、他に必要なのは以下だと思います。
pip install opencv-python tqdm timm ipython

SwinIR を動かす
以下のコマンドで画像の解像度が上がります。CodeFormerは顔の解像度だけですが、こちらは画像自体が高解像度化します。
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 2 --training_patch_size 48 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x2.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X2 --folder_gt testsets/Set5/HR
--folder_gt 引数のフォルダ以下にある画像をターゲットにして処理します。
他のコマンドはGitHubのREADME.mdに書いてあるので、そちらを参照してください。
入力画像のサイズ(容量ではなく横x高さ)が大きいとエラー出しますので注意。あと、相当マシンパワー使います…。
処理されたファイルは SwinIR/results 以下に保存されます。

拡大結果
入力した画像は昔撮ったうちのにゃんこです(かわいい)
アップスケール後の画像は大きすぎるので少し縮小して表示させてます。クリックすると原寸が見れます。

これが(かわいい)

こうじゃ(かわいい)

waifu2x-caffee との比較
waifu2x-cafee との画像比較です。
SwinIR

waifu2x-cafee

ん-、どちらもかわいいですが、SwinIRの方がよりかわいいですね。
waifu2xも相当綺麗になると思ってたんですが、ちょっとレベルが違いましたねこれは…。

今回みたいに、昔撮った解像度の低い写真をアップスケールするのには丁度いいんじゃないでしょうか。
しかし、waifu2xよりも綺麗になるのはちょっとびっくりしました。
処理速度やマシン負荷でいうとwaifu2xの方が軽いですが、綺麗さでいうとSwinIRが圧倒的です。


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